Вперед [сборник litres]

– Ну хорошо, – сказал Сэм.

– Но это только часть картины. Понимаете, то, чем мы здесь занимаемся – то, что является таким необычным в нашем подходе, – это сочетание генетического компонента с прогнозируемым моделированием, основанным на больших объемах демографических данных. – Эйч Ти сделал паузу. – Вы знаете, что такое формула платежеспособности?

Этот вопрос несколько удивил Сэма.

– Это инструмент, которым пользуются банки, – подумав немного, сказал он, – для оценки надежности потенциального заемщика.

– Совершенно верно! – подтвердил Эйч Ти. – Но вы знаете, как это работает?

Сэм вынужден был признать, что не знает.

– Этот метод был предложен в конце 1980-х одним математиком и одним инженером, которые поняли, что, анализируя то, как потребитель расплачивался со своими долгами в прошлом, можно разработать алгоритм, предсказывающий его надежность в качестве заемщика. Для простоты предположим, что вы изучаете кредитные истории десяти тысяч американцев, которые двадцать лет назад, имея примерно одинаковые доходы, траты и баланс кредитных карточек, взяли ипотеку сроком на пятнадцать лет. Изучая эту группу, вы обнаруживаете, что практически все те, кто занял двести тысяч долларов на покупку своего первого дома, в конечном счете полностью выплатили кредит, в то время как в этом преуспела лишь половина тех, кто взял триста тысяч долларов на покупку более дорогого дома. Ну а те, кто брал четыреста тысяч долларов на покупку еще более дорогого дома? Они почти все разорились. С практической точки зрения это означает, что если я сегодня выявлю кого-нибудь со схожим профилем (с учетом инфляции и прочих параметров), даже не общаясь с ним, я буду знать, что, если одолжу ему двести тысяч «кусков», он со мной расплатится, если одолжу триста тысяч, он, может быть, расплатится, а если я одолжу ему четыреста тысяч, то он не вернет долг. Рисунок становится прогнозируемым.

Эйч Ти развел руками, словно показывая: Voilà[12].

– Мы здесь занимаемся тем же самым, Сэм, но только вместо изучения архива финансовых историй для оценки исхода конкретного кредитования мы изучаем архив биографий, чтобы предсказать, как сложится жизнь конкретного человека. Получая информацию из широкого круга источников, мы собрали базу данных о трех поколениях американцев, включающую не только пол и этническую принадлежность, но и сведения о том, в какой среде они росли – в том числе вероисповедание, образование, профессии и политические взгляды их родителей. Затем мы проследили, как в действительности сложилась жизнь этих людей. Сопоставляя информацию об исходных условиях с тем, чего эти люди смогли добиться в реальности, мы начали выявлять характерные особенности, которые помогут нам прояснить то, как природа и воспитание сформировали прожитые ими жизни.